AWS ha l'H100 più economico, ma è l'utilizzo a decidere la bolletta

AWS lista l'H100 a 6,88 dollari l'ora, contro i 10,98 di Google Cloud. Un divario del 37% che pesa meno del fattore quattro tra una GPU occupata e una ferma. I prezzi sono stati verificati il 28 settembre.

Il confronto proviene da meetrix.io, che dichiara di aver controllato i prezzi on demand per la regione US East di AWS e us-central1 di Google Cloud in quella data. La stessa pagina afferma che un H100 costa quattro volte di più per token al 25% di utilizzo rispetto al carico pieno, su entrambi i cloud. L'autore avverte che il dato di token al secondo nell'esempio è un segnaposto, non un benchmark.

La tabella e chi costa meno

Secondo Meetrix, AWS costa circa il 37% in meno di Google Cloud per H100 e il 25% in meno per A100 in modalità on demand. Google vince solo sulla scheda L4: g2-standard-4 costa circa 0,70 dollari l'ora contro gli 0,805 di g6.xlarge su AWS. L'articolo quantifica la differenza in circa 75 dollari al mese.

La riga dell'A100 nasconde un'insidia. AWS vende l'A100 solo in configurazioni da otto GPU, p4d.24xlarge con schede da 40GB e p4de.24xlarge con quelle da 80GB, a 2,75 dollari per GPU-ora e 21,96 per il nodo. Se serve una singola A100, la a2-highgpu-1g di Google a 3,67 dollari l'ora resta l'opzione pratica, pur costando di più per GPU.

Sulle fonti, meetrix è insolitamente trasparente. I dati AWS provengono dal tracker EC2 di Vantage, aggiornato al 28 settembre 2026. La pagina prezzi GPU di Google renderizza la tabella lato client, rendendola illeggibile automaticamente. I numeri GCP sono quindi quelli pubblicati dai tracker di prezzo. Tre concordano su 87,83 dollari per la a3-highgpu-8g, un quarto indica 88,49. È un disaccordo minimo, ma esiste, e vale la pena sapere da che parte cade il proprio budget.

L'utilizzo batte la ricerca del prezzo

L'aritmetica del post di meetrix usa 2.500 token di output al secondo su una singola H100. L'autore lo definisce un'ipotesi, non una misura. Al 100% di carico, AWS arriva a 0,76 dollari per milione di token, GCP a 1,22. Al 50%, i valori diventano 1,53 e 2,44. Al 25%, 3,06 e 4,88.

Leggi la colonna dall'alto verso il basso, non la riga da sinistra a destra, consiglia il post.

È l'istruzione corretta. Cambiare cloud fa risparmiare il 37% sullo stesso H100. Lasciare la scheda ferma tre quarti del tempo costa quattro volte di più. La prima è una decisione di approvvigionamento, la seconda di pianificazione. Solo la seconda si accumula ogni giorno.

GPUAdvisor, che monitora 14 fornitori e ha eseguito l'ultimo controllo giornaliero il 1 ottobre 2026, mostra dove porta la logica della ricerca del prezzo. Nelle sue liste, la L40S di Lium costa 0,38 dollari per GPU-ora, l'89% in meno di AWS. La RTX A6000 di Thunder Compute sta a 0,35, la A4000 di Hyperstack a 0,15. La pagina nota che i cloud specializzati in GPU offrono prezzi per GPU da due a quattro volte inferiori agli hyperscaler, pur essendo approssimativi e variabili per regione. Gli specialisti non sono lo stesso prodotto di un hyperscaler, ma il divario non è rumore.

Gli sconti legati agli impegni spostano i numeri, in entrambe le direzioni. Meetrix riporta che una prenotazione AWS triennale fa risparmiare dal 54% al 57%, con l'avvertenza che le GPU invecchiano in fretta. GPUAdvisor stima gli impegni annuali al 35-40% per endpoint di inferenza sempre attivi. Lo Spot di GCP offre fino al 70% di sconto sulle istanze A100 e H100. Meetrix aggiunge che lo Spot su AWS offre oggi dal 53% al 62% di sconto per H100 e A10G, ma solo l'1% per L40S.

Il prodotto di capacità che è andato nella direzione opposta

Non tutti i prezzi sono scesi. Meetrix cita il report di The Register su un aumento di circa il 15% a gennaio 2026 per i Capacity Blocks di EC2 per il machine learning. Il p5e è passato da 34,61 a 39,80 dollari l'ora. Si tratta di un prodotto separato dalle tariffe on demand della tabella. È la distinzione che si perde quando un team cita un unico numero di GPU in riunione di pianificazione.

Il contesto è una stretta sull'offerta che va oltre le GPU. Yahoo Finance ha riportato il 30 settembre che il nuovo CEO di Apple, John Ternus, sta pianificando licenziamenti su piccola scala e cancellazioni di progetti, citando Bloomberg, mentre i costi della memoria salgono. L'articolo cita l'ex CEO Tim Cook che, nell'ultima call sugli utili, parla di un'alluvione centenaria nei prezzi della memoria. SK Hynix, Samsung e Micron hanno esaurito in gran parte la capacità premium per l'AI per buona parte del 2026. Compute e memoria sono richiesti dagli stessi acquirenti.

Il prospetto di IPO di Anthropic, visto da Reuters e riportato il 29 settembre, quantifica quell'appetito: 7,33 miliardi di dollari spesi in compute e infrastruttura nel 2025, un balzo di tre volte rispetto al 2024. Rappresenta più della metà dei 12,65 miliardi di dollari di spese operative totali, contro 518 miliardi di dollari di obblighi su cloud, computing e infrastruttura previsti per gli anni a venire. È l'impegno futuro di un solo acquirente, più grande del fatturato annuo in GPU della maggior parte dei cloud.

Intanto il lato software gonfia la bolletta. Artificial Analysis ha riportato il 29 settembre che Claude Sonnet 5.5 usa circa 193.000 token di output per attività dell'Intelligence Index al massimo sforzo. È il consumo di token più alto misurato, circa 7 volte GPT-6 Astra al massimo. Anthropic lo ha prezzato identico a Sonnet 5, a 2/10 dollari per milione di token in input e output. Il costo sta nel numero di token, non nel listino. Artificial Analysis lo stima in 7,60 dollari per attività, circa il 50% in più di Sonnet 5.

Il routing è l'altra leva, e si sta automatizzando. Unblocked ha descritto il 29 settembre un router adattivo che assegna punteggi ai fornitori su costo e velocità, con pesi 0,7 e 0,3, spostando il traffico quando uno peggiora. Prima, il round-robin mandava il 51% delle attività di GLM 5.2 a Fireworks, a prezzi superiori del 25% a quelli di Baseten. Dopo un ordine fisso, Baseten serviva il 98,5%. L'azienda dice che un terzo fornitore, CoreWeave, aveva prezzi circa il 45% sotto quelli di Baseten, ma non aveva dati sulle prestazioni per collocarlo.

Niente di questo rende sbagliata la domanda AWS contro GCP. La rende la seconda domanda. Misura prima l'utilizzo, poi discuti della tariffa oraria.